语音编解码器识别算法设计与实现

发布时间：2021-07-03 07:04

　　在语音通信中,语音编解码器具有重要的作用。语音编解码器识别技术在通信系统分析、通信终端识别、保密通信对抗等领域有着广泛的应用。由于语音编解码器在设计时会综合考虑压缩级别、语音质量和复杂度等,所以不同的编解码器压缩算法不一样,对语音产生的影响也不一样,而这些影响可以在编码后的比特流或编解码后的重构语音中揭露出来。因此本文设计实现了基于接收比特流的识别算法和基于重构语音的识别算法。本文研究了基于接收比特流的识别算法。在特征参数的选取阶段,统计了编码端识别算法中经常使用且利用现有的工具可以计算的一些特征。分为三组,第一组包括自相关系数、中心二阶矩、傅里叶变换、二进制比,段长20kbits。第二组包括均值、自相关系数、二三四阶中心距、二进制比,段长8kbits。第三组包括均值、方差、自相关前20个系数、熵、峰度、偏度、频域4个子带的均值、方差、偏度,段长1KB。使用顺序浮动前向搜索方法对三组中不同的特征组合进行了实验,通过对实验结果进行分析,最终确定了最佳特征参数组合。算法实现阶段,先对编码比特流进行预处理,形成字节段和比特段,段长为20kbits。然后提取字节段的二三四阶中心距、均值、方差、... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

语音信号的数字模型

图 2.2 语音数字化过程采样是对一个不间断的模拟信号进行取值，采集出可以表示模拟信号的若干个值。量化是按照波形的整体数值对经过采样的波形进行处理，分割成一些区域段，把在同一个区段的值看做一类，赋给相同的量化值。编码操作是把经过前两步处理之后的数据转换成数字序列。语音编码的方法包括三种：波形编码是最容易的，也是使用最早的一种。它是在时域或频域上操作，对最初取值的细节进行了保存，尽量保持重构信号与原始信号输入波形一样，使解压缩后的保真度很好，压缩速度为 16-64kbps[25]，对各类模拟语音做压缩编码之后的效果都不错。波形编码有脉冲编码调制（Pulse Code Modulation，PCM）、自适应预测编码（Adaptive Predictive Coding，APC）、自适应差分脉冲编码（Adaptive Differential Pulse，ADPCM）等。优点是非常容易操作、性能良好、可在很大范围的语音特性使用，有噪音的情况也可以很稳。需要很低的技术复杂度和中等花费就可以实现。缺点是需要较高码速率和较宽频带，多在有线通信中使用。参数编码是参考语音的生成过程，根据它的数字模式，先获取模拟信号的某些特

第三章 现有语音编解码器识别算法分析第三章 现有语音编解码器识别算法分析音编解码器识别原理音信号经过编解码器的过程如图 3.1 所示：图 3.1 语音编解码过程拟语音信号先经过编码器进行编码形成压缩比特流信号，进行传输，再行解码形成重构语音信号。识别编解码器类型的分类方法如图 3.2 所示

【参考文献】：
期刊论文
[1]支持向量机在多类分类问题中的推广[J]. 刘志刚,李德仁,秦前清,史文中.  计算机工程与应用. 2004(07)
[2]支持向量机与纠错编码相结合的多类分类算法[J]. 夏建涛,何明一.  西北工业大学学报. 2003(04)

硕士论文
[1]基于纠错输出编码与支持向量机的语音识别[D]. 李婷.太原理工大学 2011



本文编号：3262118